一种利用宏块直方图的快速帧间预测方法*

针对H.264/AVC编码复杂度高难以实时应用的缺陷,在深入研究H.264/AVC中重要且耗时的帧间预测编码技术的基础上,提出了一种融合宏块直方图分布信息的分层逐级预判的快速帧间预测算法。仿真实验结果表明,提出算法与H.264/AVC标准算法相比,在保持重建视频图像质量和输出码流结构的前提下,平均节省编码时间约70%,改善了编码复杂度与编码实时性,保持了H.264/AVC低码率的编码优势。该算法有效地提高了H.264/AVC的编码效率。     

建筑工程项目管理中的体会

建筑业的市场在不断变化，管理水平跟不上的企业总会被逐渐淘汰。公司承接到项目的途径多种多样，但归跟到底还是企业与项目实施的管理水平有关。     

故障因素变量对行波传输特性影响的仿真分析

为保证行波故障测距法测距精度与可靠性,需要分析故障因素变量对行波传输特性产生的影响。以小波变换理论为工具,利用Matlab/Simulink仿真平台搭建双边供电模型,选取过渡电阻与电源初相角为故障因素变量,通过改变其在仿真模型中的参数设定,分析不同参数值下发生单相故障后故障相电压行波及其小波变换波形。结果表明,行波的传输具有稳定性,虽波形易受影响但并不影响行波首波头抵达测量端的时刻。     

17种高纯无机单质试剂质量控制体系的研究

研究了17种高纯无机单质试剂质量控制体系,概述了各单质的试样溶解、分离富集、测定方法、检出限、定量限和测定结果等。     

激光诱导击穿光谱在金属材料在线分析方面的应用进展

激光诱导击穿光谱(LIBS)由于具有无需样品制备、分析速度快、可远距离在线遥测以及可进行元素的二维表面分布和深度分析等特点,引起光谱化学分析领域研究者的广泛关注。在冶金过程工艺控制领域,金属材料的在线分析以及元素多维信息的获取,对于实时监控金属材料的生产工艺及准确实现金属材料的快速分类方面具有重要的意义。与传统的分析方法相比较,LIBS技术因其众多优势已成为金属材料实时在线分析的最佳手段之一,而且已有多种商品化的仪器推出。论文首先对LIBS在线仪器装置进行介绍,然后对近些年LIBS在熔融金属在线分析、连铸钢坯鉴别、炉渣在线分析、金属材料分类识别、金属材料镀层分析等方面的发展现状及挑战进行论述,最后对LIBS在线分析进行展望。     

探空温度传感器误差预测技术研究

随着气候诊断、气候变化、天气预报等学科的深入开展,对探空温度传感器的测量精度提升到了 0. 1 ℃ 的量级要求,而 由于太阳辐射、升空速度、入云出云等因素的干扰,引起的测量误差可达 3℃甚至更高,已成为制约气象探测精度提升的主要障 碍。 针对此问题,首先通过三维建模及流体力学分析,得到了温度传感器最优的设计方案,从传感器形态设计上实现了测量误 差最小化。 然后对历史气象探测数据进行分析和汇总,构造出国内首个基于真实环境的、包含 900 000 条探测记录的高空气象 探测数据集,以解决仿真环境与真实环境存在偏差的问题。 最后,将 Morlet 小波作为深度神经网络的激活函数,并将支持向量 机、XGBoost、深度神经网络、线性回归相融合,构造出一个针对探空温度传感器测量误差的预测模型。 经过本文所提出的误差 预测模型,平均误差从 0. 817 降低到了 0. 008,均方误差从 0. 878 降低到了 0. 068,标准差从 0. 458 降低到了 0. 204,拟合系数 R 2 为 0. 93,使温度传感器的测量精度得到显著提升,更有利于气象学科相关内容的展开。     

激光诱导击穿光谱在金属材料在线分析方面的应用进展

激光诱导击穿光谱(LIBS)由于具有无需样品制备、分析速度快、可远距离在线遥测以及可进行元素的二维表面分布和深度分析等特点,引起光谱化学分析领域研究者的广泛关注。在冶金过程工艺控制领域,金属材料的在线分析以及元素多维信息的获取,对于实时监控金属材料的生产工艺及准确实现金属材料的快速分类方面具有重要的意义。与传统的分析方法相比较,LIBS技术因其众多优势已成为金属材料实时在线分析的最佳手段之一,而且已有多种商品化的仪器推出。论文首先对LIBS在线仪器装置进行介绍,然后对近些年LIBS在熔融金属在线分析、连铸钢坯鉴别、炉渣在线分析、金属材料分类识别、金属材料镀层分析等方面的发展现状及挑战进行论述,最后对LIBS在线分析进行展望。     

ICP-AES Determination of Germanium in GdSiGe Series Alloys as Magnetic Refrigeration Material

The ICP-AES method for the determination of Ge in GdSiGe series alloys was studied.As the three main elements in the alloys,Gd,Si,and Ge differ greatly from each other in chemical properties,it was difficult to pretreat the sample.Two decomposition methods were compared,and a mixture of HNO3＋HF was used to decompose the sample and the effect of the HF amount on the sample decomposition was examined.The adsorption effect of GdF3 on Ge was discussed.Three GdSiGe series alloy samples were analyzed,and the RSDs of this method were in the range of 0.85%～2.66%.     

基于多分支网络的深度图帧内编码单元快速划分算法

3维高效视频编码(3D-HEVC)标准是最新的3维(3D)视频编码标准,但由于其引入深度图编码技术导致编码复杂度大幅增加。其中,深度图帧内编码单元(CU)的四叉树划分占3D-HEVC编码复杂度的90%以上。对此,在3D-HEVC深度图帧内编码模式下,针对CU四叉树划分复杂度高的问题,该文提出一种基于深度学习的CU划分结构快速预测方案。首先,构建学习深度图CU划分结构信息的数据集;其次,搭建预测CU划分结构的多分支卷积神经网络(MB-CNN)模型,并利用构建的数据集训练MB-CNN模型;最后,将MB-CNN模型嵌入3D-HEVC的测试平台,通过直接预测深度图帧内编码模式下CU的划分结构来降低CU划分复杂度。与标准算法相比,编码复杂度平均降低了37.4%。实验结果表明,在不影响合成视点质量的前提下,该文所提算法有效地降低了3D-HEVC的编码复杂度。